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提取练习在记忆保持与迁移中的优势效应:基于认知负荷理论的解释 被引量：24
1
作者 周爱保 马小凤 +1 位作者 李晶 崔丹 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第8期849-859,共11页
提取练习比建构概念图更有利于记忆保持和迁移的研究结果尚存在争议。依据认知负荷的3个成分,设计两个实验探究前期知识水平与策略复杂性对以上两种学习策略有效性的影响。结果表明:(1)前期知识水平的主效应不显著,但是与学习策略之间... 提取练习比建构概念图更有利于记忆保持和迁移的研究结果尚存在争议。依据认知负荷的3个成分,设计两个实验探究前期知识水平与策略复杂性对以上两种学习策略有效性的影响。结果表明:(1)前期知识水平的主效应不显著,但是与学习策略之间存在交互作用:在提取练习策略条件下,高前期知识水平的被试与低前期知识水平的被试在记忆保持和迁移上的正确率没有显著差异,但是在建构概念图策略条件下,高前期知识水平的被试在记忆保持和迁移上的正确率显著地高于低前期知识水平的被试;(2)当降低概念图的难度后,被试使用建构部分概念图策略产生的认知负荷与使用提取练习策略相比显著降低,并且其在学习阶段学习到的知识量显著地高于使用提取练习策略的结果,但是在最终测试上,其记忆保持与迁移的正确率与使用提取练习策略并没有显著差异,策略的复杂性增加了学习者的额外负荷,但是对策略有效性的发挥却不具有决定性影响。以上结果说明提取练习策略之所以比建构概念图策略更具优势,不是因为其策略本身更易掌握,而是因为其与建构概念图策略相比不受学习者前期知识水平的影响。这意味着认知负荷理论可以很好地解释提取练习在记忆保持与迁移中产生优势效应的内部机制,并进一步证实提取练习与精细编码不同,具有独特的加工机制。 展开更多
关键词 提取练习 建构概念图 认知负荷 前期知识水平 精细加工
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在线教学视频呈现讲解字幕有必要吗?——兼论对冗余效应边界条件的修正 被引量：19
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作者 汪存友 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2016年第3期59-65,85,共8页
讲解字幕是在线教学视频的重要组成部分,但多媒体学习认知理论却推测讲解字幕会导致冗余效应,即在画面和语音的基础上呈现文本信息会降低自主学习效果。为此,本文采用实验法对在线教学视频中的讲解字幕是否存在冗余效应进行了检验。教... 讲解字幕是在线教学视频的重要组成部分,但多媒体学习认知理论却推测讲解字幕会导致冗余效应,即在画面和语音的基础上呈现文本信息会降低自主学习效果。为此,本文采用实验法对在线教学视频中的讲解字幕是否存在冗余效应进行了检验。教学视频按照讲解字幕的呈现方式被分为三类:全字幕型、关键字幕型和无字幕型。131名师范类大学生被试随机观看任意一类教学视频,其保持测验和迁移测验结果表明:1.相对于无讲解字幕,呈现讲解字幕提升了学习者的保持测验和迁移测验成绩,说明讲解字幕并不存在冗余效应;2.相对于呈现全部讲解字幕,仅呈现一部分关键性的讲解字幕更为合理;3.讲解字幕的冗余效应受到学习者先验知识水平的影响,低水平学习者更能从讲解字幕中受益。据此对冗余效应的边界条件进行了修正,并建议在设计和呈现在线教学视频的讲解字幕时,为学习者提供更灵活的呈现形式和控制策略。 展开更多
关键词 在线教学视频 讲解字幕 冗余效应 先验知识水平
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基于先验知识的支持向量机在图像分割中的应用研究 被引量：3
3
作者 李晨 王巍 《电子设计工程》 2012年第12期180-183,共4页
文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上,针对置信度函数凭经验给出的不足,提出了一种确定置信度函数方法,更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上:将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中,在... 文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上,针对置信度函数凭经验给出的不足,提出了一种确定置信度函数方法,更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上:将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中,在确定样本的置信度时,不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离,还考虑样本与类中其它样本之间的关系,通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割,以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验,实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。 展开更多
关键词 先验知识 支持向量机 医学图像分割 置信度 磁共振图像
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先验知识引导深度学习的耕地范围建筑物和大棚房监测方法
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作者 谭敏 林惠晶 郝明 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期2293-2302,共10页
精准、自动化的耕地非农化监测对严守耕地红线和保障社会经济的可持续发展具有重要意义。为精准监测建筑物和大棚房非法占用耕地现象并及时预警,本文提出了一种先验知识引导深度学习的耕地非农化监测方法。首先,根据“三调”数据库获取... 精准、自动化的耕地非农化监测对严守耕地红线和保障社会经济的可持续发展具有重要意义。为精准监测建筑物和大棚房非法占用耕地现象并及时预警,本文提出了一种先验知识引导深度学习的耕地非农化监测方法。首先,根据“三调”数据库获取耕地的矢量范围和类别属性等先验知识;其次,利用前时相耕地矢量数据对后时相高分辨率遥感影像进行地块级分割,实现检测区域的快速定位;接着,使用本文设计的融入先验知识的潜在非农化图斑提取网络模型(SRAM-SegFormer)对潜在非农化图斑进行获取;最后,对提取结果进行镶嵌、重分类、叠加等后处理操作得到最终的耕地非农化监测结果。以徐州市沛县为研究区,对比分析常用的语义分割网络模型Deeplabv3+、PSPNet、U-Net、HRNet、SegFormer和本文设计的SRAM-SegFormer提取潜在非农化图斑的能力。实验结果表明:Deeplabv3+和PSPNet对复杂区域易出现漏检和误检现象;U-Net容易漏检大尺度的建筑物;HRNet提取的非农化图斑边界不规则;SegFormer对小尺度的建筑物和房提取能力较差,提取密集区域的建筑物和大棚房易出现粘连现象;SRAM-SegFormer提取的效果最佳,特别是针对小尺度的建筑物和大棚房的提取,在平均像素准确率(MPA)、平均交并比(MIoU)和总体精度(OA)上均取得了最高精度,分别为84.30%、73.76%和97.91%。因此,本文提出的方法能够更加高效、自动化的实现耕地非农化监测。 展开更多
关键词 耕地非农化 建筑物 大棚房 先验知识 深度学习 “三调”数据库 遥感影像 地块级
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一种改进的C-V水平集图像分割方法 被引量：1
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作者 陈志惠 汪仁煌 汪志敏 《广东工业大学学报》 CAS 2015年第2期104-108,共5页
由Chan-Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C-V模型的改进算法,该... 由Chan-Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C-V模型的改进算法,该算法引入了快速C-V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识.实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性. 展开更多
关键词 图像分割 C-V水平集 快速 先验信息 背景灰度多级分层
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